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基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法

赵星 彭建华 游伟

引用本文: 赵星, 彭建华, 游伟. 基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190170 shu
Citation:  Xing ZHAO, Jianhua PENG, Wei YOU. A Privacy-aware Computation Offloading Method Based on Lyapunov Optimization[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190170 shu

基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法

    作者简介: 赵星: 男,1990年生,博士生,研究方向为移动通信网安全、隐私保护技术;
    彭建华: 男,1966年生,教授、博导,主要研究方向为无线移动通信网络、信息安全;
    游伟: 男,1984年生,博士,讲师,主要研究方向为移动通信网络安全、新一代移动通信网络技术
    通讯作者: 赵星,ndsc_zx@163.com
  • 基金项目: 国家重点研发计划网络空间安全专项(2016YFB0801605),国家自然科学基金创新群体项目(61521003),国家自然科学基金(61801515)

摘要: 移动边缘计算(MEC)中计算卸载决策可能暴露用户特征,导致用户被锁定。针对此问题,该文提出一种基于Lyapunov优化的隐私感知计算卸载方法。首先,该方法定义卸载任务中的隐私量,并引入隐私限制使各MEC节点上卸载任务的累积隐私量尽可能小;然后,提出假任务机制权衡终端能耗和隐私保护的关系,当系统因隐私限制无法正常执行计算卸载时,在MEC节点生成虚假的卸载任务以降低累积隐私量;最后,建立隐私感知计算卸载模型,并基于Lyapunov优化原理求解。仿真结果表明,基于Lyapunov优化的隐私感知卸载算法(LPOA)能使用户的累积隐私量稳定在零附近,且总卸载频率与不考虑隐私的决策一致,有效保护了用户隐私,同时保持了较低的平均能耗。

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图(6)表(2)
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文章相关
  • 通讯作者:  赵星, ndsc_zx@163.com
  • 收稿日期:  2019-03-21
  • 录用日期:  2019-08-20
  • 网络出版日期:  2019-09-02
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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